摘要
旅行商问题（TSP）作为组合优化领域的经典难题，一直吸引着众多学者的关注。
人工蜂群算法（ABC）作为一种新兴的群体智能优化算法，具有鲁棒性强、全局搜索能力优越等特点，为TSP的求解提供了一种有效途径。
本文首先介绍了TSP问题和人工蜂群算法的基本概念，然后对基于人工蜂群算法求解TSP问题的研究现状进行了综述，包括算法改进策略、编码方案、参数优化等方面，并对不同改进算法的性能进行了比较分析。
最后，总结了基于人工蜂群算法求解TSP问题的研究成果和未来发展趋势。
关键词：旅行商问题；人工蜂群算法；群体智能；组合优化；路径规划
#1.1旅行商问题旅行商问题（TravelingSalesmanProblem,TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是在给定多个城市以及每对城市之间的距离的情况下，找到访问每个城市恰好一次并返回起始城市的Hamilton回路，使得总旅行距离或成本最小化。
TSP问题具有广泛的应用背景，例如物流配送、路径规划、电路板钻孔等领域。
#1.2人工蜂群算法人工蜂群算法（ArtificialBeeColonyAlgorithm,ABC）是一种模拟蜜蜂觅食行为的群体智能优化算法，由Karaboga于2005年提出。
该算法将蜜蜂种群分为三种类型：采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。
采蜜蜂负责在解空间中搜索最优解，观察蜂根据采蜜蜂分享的信息选择更有希望的解进行搜索，侦察蜂则负责在搜索陷入局部最优时进行随机搜索，以跳出局部最优。
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